Trystan ist ein Nachwuchswissenschaftler, dessen Arbeit eine Brücke zwischen Kognitionstheorie und fortgeschrittener mathematischer Modellierung schlägt, um latente Lernprozesse sichtbar und nutzbar zu machen. Derzeit ist er als KI-Forscher und leitender Datenwissenschaftler bei Edulwise tätig und war zuvor als Forschungsdatenwissenschaftler an der Universität Freiburg beschäftigt. Im Mittelpunkt seiner Forschung stehen interpretierbare Diagnosearchitekturen. Durch die Analyse realer Interaktionen im Unterricht wandelt er feinkörniges Lernerverhalten in transparente, überprüfbare Signale für adaptives Scaffolding um. 

Dieses formale Systemdenken ist die Grundlage für seine Entwicklung einer nachvollziehbaren KI, bei der Lehrkräfte in den Prozess eingebunden sind. Damit verlagert er den Schwerpunkt der Bildungstechnologie von undurchsichtiger Automatisierung hin zu einer gerechten, prozessorientierten Unterstützung, die Pädagogen stärkt. 

Er wurde eingeladen, seine Forschungsergebnisse in ganz Europa und Asien vorzustellen, und wurde kürzlich mit dem 1. Preis des ASEM LLL Global Award (2025–2026) für die beste KI im Bildungsbereich ausgezeichnet.